AI学习---深度学习&TensorFlow安装

深度学习

•  深度学习学习目标：

1、 TensorFlow框架的使用

2、 数据读取(解决大数据下的IO操作) + 神经网络基础

3、 卷积神经网络的学习 + 验证码识别的案例

例如：

  机器学习： 数据输入 –》 人工进行特征工程(需要大量专业领域知识) –》 分类算法计算 –》 得出结论

  深度学习： 数据数据 –》 神经网络(通过将数据进行层层传递创建模型，自动完成特征提取)  -》 得出结论

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机器学习与深度学习的区别(一) ---特征提取方面

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• 机器学习与深度学习的区别(二) ---数据量和计算性能要求

    随着数据量的增加，机器学习的性能就会下降，相反，深度学习的性能会更好

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机器学习与深度学习的区别(三) ---算法代表

    机器学习：K-近邻、朴素贝叶斯、决策树、算法森林

    深度学习：神经网络(图像，语音识别等)

深度学习的应用场景

  图像识别 + 自然语言处理 + 语音识别等

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机器学习框架介绍

• 深度学习框架对比

TensorFlow： 基于C++开发，但是Python可以调用，谷歌开源，难，适用于生产部署

PyTorch:  基于Python开发，是Torch的升级版，原Torch是基于lua(音译：鲁拉)，FaceBook开发，中等，适用于学术研究

Caffe: 基于C++开发，适合处理静态图片

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• TensorFlow的特点

  1. 高度灵活，不仅可以神经网络算法研究，也可以普通机器学习算法

  2. C++实现，保证性能，python可以封装启用

  3. 设备启用，支持各种硬件

  4. Tensorboard的可视化，Tensorboard是TensorFlow的一组Web应用，用于监控TF的运行过程

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• TensotFlow的安装

 可以基于CPU和GPU进行不同版本的安装

1、 CPU版本

Win7的安装：

登录后复制

pip3 intall tensorflow1.

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其他环境：

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2、GPU

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• CPU和GPU的对比

CPU综合能力强，核芯数量更少，每个核速度更快，性能更强，适用于处理连续性的任务

GPU的专业技能强，核芯数量更多，每个核速度较慢，更适合并行任务，更适合图片的识别(深度学习更多的是矩阵运算，适用并行)

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